MiniCPM-V 4.7 は 2026 年 10 月 13 日、面壁智能（ModelBest）から正式発表され、オープンソースとして公開された。35B-A3B と 1B の 2 バージョンがあり、前者はこのシリーズ初の MoE モデルで、総パラメータ 350 億、推論ごとに活性化するのは約 30 億のみ。公式説明では約 3GB のメモリで端末側でも無損かつ滑らかに動作するという。環球網、毎日経済新聞、界面新聞、IT之家の 10 月 13 日付報道は要点で一致している。今回の見どころはパラメータ数ではなく、MoE がスマホ上で専門家を運ぶ古い問題をどう解いたかにある。
難しいのは計算ではなく、運搬だ
MoE モデルは多数の専門家を抱え、回答ごとにその一部だけを呼び出す。困るのは、呼ばれていない専門家にも置き場所が要ることだ。従来の方法では、必要になった専門家の重みをその都度メモリへ運んでから計算するため、運ぶたびに止まり、引っかかりが生じる。今回オープンソース化された LES（先読み専門家スケジューリング）は発想を逆転させた。次に必要になる専門家をあらかじめ予測し、現在の計算が進んでいる間に先読みしておくことで、読み込みと計算を重ねて進める。公式には業界で唯一のオープンソース同種ソリューションとされる。同時に、開発者の二次調整で忘却を抑える SRFT 自己リプレイ微調方案も公開された。
2 つの速度数字を混同しないこと
報道ごとの速度は対応する端末が違う。IT之家が引く公式データでは、35B-A3B は iPhone 17 Pro Max 上で約 3GB のメモリを使い 13 token/s 超のデコード速度を示した。一方、環球網が伝えた iPad Pro 実測は 15 token/s 超だ。2 つの数字は矛盾しないが、取り違えて引用してはならない。性能比較では、公式に 35B-A3B の Instruct モードがより短い推論時間で Qwen3.6 35B-A3B を上回る総合スコアを出し、1B 版は総合スコアと推論効率の両方で Qwen3.5 0.8B を大きく上回るとされる。いずれも現時点ではメーカー公表値で、第三者の独立した再現はまだない。
発売当日から広がる対応リスト
公式紹介によれば、MiniCPM-V 4.7 は発売当日から iOS、Android、HarmonyOS に対応し、チッププラットフォームは瑞芯微、NVIDIA、Intel、Apple に加え AMD、Arm、後摩などをカバー、端末側適配コードのオープンソース版と主要推論フレームワークへの対応も提供する。面壁智能と OpenBMB オープンソースコミュニティが公開する MiniCPM シリーズの累計ダウンロードは 6000 万回を突破した。端末側でマルチモーダルアプリを作る開発者にとっての実質的な意味は、35B 級の視覚理解に、スマホやタブレットで本気で試せるオープンソースの選択肢ができたことであり、プライバシーやオフラインの場面で既定路線がクラウドでなくなることだ。公式の言う無損で滑らかな動作が本当かどうかは、コミュニティが各機種で実測を出してから判断しても遅くない。
